圖像分割的應(yīng)用圖像分割在實(shí)際中的應(yīng)用包括：醫(yī)學(xué)影像，包括:在衛(wèi)星圖像中定位物體（道路、森林等）人臉識別指紋識別交通控制系統(tǒng)Brakelightdetection機(jī)器視覺現(xiàn)已有許多各種用途的圖像分割算法。對于圖像分割問題沒有統(tǒng)一的解決方法，這一技術(shù)通常要與相關(guān)領(lǐng)域的知識結(jié)合起來，這樣才能更有效的解決該領(lǐng)域中的圖像分割問題。聚類法源圖像。執(zhí)行k-均值聚類（k=16）后的圖像。注意：為了提高速度，通?？梢韵葘^大圖片進(jìn)行下采樣后再計(jì)算聚類。K-均值聚類法是一種將圖像分割成K個(gè)聚類的迭代技術(shù)。基本算法如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對象任意選擇k個(gè)對象作為初始聚類中心；對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；重復(fù)第2和3步驟，直至收斂（聚類不再發(fā)生變化）。這里，距離指像素與...

解決方案視頻強(qiáng)化幾十年前，圖像處理大多數(shù)由光學(xué)設(shè)備在模擬模式下進(jìn)行。由于這些光學(xué)方法本身所具有的并行特性，至今他們?nèi)匀辉诤芏鄳?yīng)用領(lǐng)域占有核心地位，例如全息攝影。但是由于計(jì)算機(jī)速度的大幅度提高，這些技術(shù)正在迅速的被數(shù)字圖像處理方法所替代。從通常意義上講，數(shù)字圖像處理技術(shù)更加普適、可靠和準(zhǔn)確。比起模擬方法，它們也更容易實(shí)現(xiàn)。專用的硬件被用于數(shù)字圖像處理，例如，基于流水線的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)在這方面獲取了巨大的商業(yè)成功。今天，硬件解決方案被廣泛的用于視頻處理系統(tǒng)，但商業(yè)化的圖像處理任務(wù)基本上仍以軟件形式實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行在通用個(gè)人電腦上。常用的信號處理技術(shù)大多數(shù)用于一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領(lǐng)域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復(fù)雜。同時(shí)圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉(zhuǎn)不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因?yàn)樗?..

參見光學(xué)數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)動(dòng)畫攝影繪畫計(jì)算機(jī)圖形

研究領(lǐng)域圖像分析研究的領(lǐng)域一般包括：基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR-ContentBasedImageRetrieval）人臉識別（facerecognition）表情識別（emotionrecognition）光學(xué)字符識別（OCR-OpticalCharacterRecognition）手寫體識別（handwritingrecognition）醫(yī)學(xué)圖像分析（biomedicalimageanalysis）視頻對象提?。╲ideoobjectextraction）

四川：祖興國世均，美玉洪上芝，宗可永思久，安邦定泰君。四川(段俊提供)：子在今有臣，文明顯朝廷，光忠榮耀祖，萬壽永長生。巴中：太紹緒正巴中巴州區(qū)茶壩鎮(zhèn)章懷村(入遷始祖段天旭)：天洪云立友，元呈定國頃。新華（）富貴，時(shí)代自然新。巴中平昌(段繁提供，據(jù)傳從廣漢或武勝、岳池入遷)：子承光永X宗成都崇州(段裕堂提供)：正才子應(yīng)仁，汝景文思宗，紹尚世。(新續(xù))榮勝朝陞進(jìn)，光前裕后賢。書香傳家寶，積善福祿綿。友恭庭誼睦，慈愛以身先。忠信永代茂，禮義繼萬年。成都金堂縣竹篙鎮(zhèn)芭蕉溝：宗信永太改，福惟景詳文。學(xué)一自世仲，才天富貴成。瑞祥嗣吉泰，紹序振先聲。允佩前人訓(xùn)，常儲后代英。傳家敦孝弟，翊治篤忠貞。奕禪綿遺澤，云仍享安平。成都新都：玉秀龍昌德，財(cái)發(fā)萬里紅。達(dá)州：有道慶云長達(dá)州：兆昌(文)國(小)戴達(dá)州(口傳由營山小橋人和寨入遷)：天一顯映文，必開萬事春。敬宗啟善仕，繼祖友賢仁。孝義立家正，溫良盛國金。子...